Лингвистический анализ произведения
| Длина текста, знаков: | 481482 |
| Слов в произведении (СВП): | 72756 |
| Приблизительно страниц: | 255 |
| Средняя длина слова, знаков: | 5.29 |
| Средняя длина предложения (СДП), знаков: | 49.95 |
| СДП авторского текста, знаков: | 55.76 |
| СДП диалога, знаков: | 32.96 |
| Доля диалогов в тексте: | 16.89% |
| Доля авторского текста в диалогах: | 2.41% |
|
Активный словарный запас |
| Использовано уникальных слов: | 10626 |
| Активный словарный запас (АСЗ): | 9779 |
| Активный несловарный запас (АНСЗ): | 847 |
| Удельный АСЗ на 3000 слов текста: | 1326.41 | |
| Удельный АСЗ на 10000 слов текста: | 3129.96 | —> 2161-е место в рейтинге УАСЗ-10000 |
|
Части речи |
| Неопределённых частей речи (НОЧР), слов: | 16111 (22.14% от СВП) |
| Определённых частей речи (ОЧР), слов: | 56645 (77.86% от СВП) |
| Из них (принимая ОЧР за 100%): | |
| Существительное | 20471 (36.14%) |
| Прилагательное | 5998 (10.59%) |
| Глагол | 13568 (23.95%) |
| Местоимение-существительное | 4006 (7.07%) |
| Местоименное прилагательное | 2130 (3.76%) |
| Местоимение-предикатив | 13 (0.02%) |
| Числительное (количественное) | 1165 (2.06%) |
| Числительное (порядковое) | 323 (0.57%) |
| Наречие | 2950 (5.21%) |
| Предикатив | 608 (1.07%) |
| Предлог | 8426 (14.88%) |
| Союз | 4979 (8.79%) |
| Междометие | 1332 (2.35%) |
| Вводное слово | 194 (0.34%) |
| Частица | 4250 (7.50%) |
| Причастие | 821 (1.45%) |
| Деепричастие | 148 (0.26%) |
| Служебных слов: | 25478 (44.98%) |
|
Знаки препинания |
| Частоты знаков препинания (среднее количество на 1000 слов): |
| , запятая | 114.41 |
| . точка | 106.78 |
| - тире | 8.82 |
| ! восклицательный знак | 9.35 |
| ? вопросительный знак | 10.60 |
| ... многоточие | 3.15 |
| !.. воскл. знак с многоточием | 0.08 |
| ?.. вопр. знак с многоточием | 0.03 |
| !!! тройной воскл. знак | 0.04 |
| ?! вопр. знак с восклицанием | 0.55 |
| " кавычка | 14.79 |
| () скобки | 0.10 |
| : двоеточие | 4.30 |
| ; точка с запятой | 0.01 |
Распознавание автора текста
Алгоритм распознавания автора текста, разработанный в 2008 году Львовым Алексеем (creator) для
Лаборатории Фантастики, основан на сравнении лингвистического профиля текста с идентичными по структуре лингвистическими
профилями авторов для выявления наиболее точного совпадения. Лингвопрофили авторов вычисляются заблаговременно и хранятся
в базе данных как массивы усреднённых показателей и их среднеквадратичных отклонений по всем текстам автора.
Таких показателей насчитывается более тысячи, часть из которых приведена выше.
Эмпирический подсчёт показал, что совокупный анализ этих данных, взятых в весовых долях, позволяет определить автора романа с точностью 98.79%,
рассказа — 84.32% (при условии, что в базе данных имеется лингвистический профиль истинного автора). Алгоритм сложен и
обладает рядом инновационных решений, что позволяет достичь высокой точности в сравнении с прототипами, основанными
на анализе одних лишь символьных биграмм.
Алгоритм работы лингвоанализатора кратко описан в статье «Лингвистический анализ текста и распознавание автора».
